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AWS Glue: Procesamiento de Datos en la Nube
Rating: 4.5 out of 5(218 ratings)
811 students

AWS Glue: Procesamiento de Datos en la Nube

Descubre AWS Glue: Cataloga, Automatiza ETLs y Orquesta flujos de datos en la nube.
Last updated 1/2025
Spanish

What you'll learn

  • Conceptos básicos de AWS Glue.
  • Configuración de roles y permisos necesarios para AWS Glue.
  • Registro y organización de metadatos en el Data Catalog.
  • Creación y configuración de Crawlers.
  • Creación de jobs ETL (Extract, Transform, Load) en AWS Glue.
  • Configuración de conexiones de origen y destino.
  • Planificación de jobs ETL en AWS Glue.
  • Supervisión y monitorización de jobs en ejecución.
  • Implementación de reglas de calidad de datos.
  • Creación de flujos de trabajo (workflows) con AWS Glue.
  • Recomendaciones y mejores prácticas en el uso de AWS Glue.

Course content

6 sections44 lectures9h 1m total length
  • ¿Qué es AWS Glue?2:08
  • Características de AWS Glue5:25
  • Conceptos de AWS Glue7:47

Requirements

  • Conocimientos básicos de AWS: Se espera que los estudiantes tengan una comprensión básica de los servicios y conceptos fundamentales de Amazon Web Services (AWS).
  • Conocimientos de bases de datos y ETL: Es útil que los estudiantes tengan conocimientos previos sobre bases de datos, SQL y conceptos de ETL (Extract, Transform, Load), aunque no es obligatorio. Familiaridad con términos como tablas, esquemas, transformaciones de datos y limpieza de datos será ventajosa.
  • Acceso a una cuenta de AWS: Para realizar las actividades prácticas los estudiantes deben contar con acceso a una cuenta de AWS. Se recomienda que tengan una cuenta activa con acceso a los servicios de AWS.
  • Navegador web actualizado: Se recomienda el uso de un navegador web actualizado, como Google Chrome, Mozilla Firefox o Microsoft Edge, para acceder a la consola de AWS.

Description

¿Quieres automatizar la extracción, transformación y carga (ETL) de datos de manera eficiente? ¿Deseas gestionar metadatos de forma centralizada y garantizar la calidad de tus datos? ¿Te gustaría orquestar flujos de trabajo en entornos de nube de manera impecable? ¡Entonces este curso es para ti!

Con AWS Glue, descubrirás cómo aprovechar al máximo la nube de AWS para tus proyectos de procesamiento de datos. Aprenderás a diseñar y ejecutar flujos de trabajo ETL, transformar datos enriqueciéndolos, automatizar tareas repetitivas y optimizar el uso de recursos en la nube.

Durante el curso te guiaremos a través de cada paso del proceso. No importa si eres un desarrollador buscando ampliar tus habilidades, un analista de datos que busca mejorar la calidad de tus datos, o un profesional de la nube que necesita orquestar flujos de trabajo en AWS: este curso te proporcionará las habilidades esenciales que necesitas.

Prepárate para sumergirte en un entorno de aprendizaje interactivo, práctico y desafiante. Al final del curso, estarás listo para aplicar tus conocimientos en proyectos del mundo real y llevar tu carrera al siguiente nivel.

¿Estás listo para dar el paso hacia un futuro en el que el procesamiento de datos en la nube sea tu especialidad? ¡Inscríbete en nuestro curso de AWS Glue ahora y comienza tu viaje hacia el éxito en el procesamiento de datos en la nube!

Who this course is for:

  • Personas que estén comenzando su carrera en la informática, la ciencia de datos o la nube y deseen aprender sobre las herramientas de procesamiento de datos en AWS.
  • Desarrolladores interesados en aprender cómo usar AWS Glue para crear, programar y ejecutar jobs ETL (Extract, Transform, Load) y automatizar el procesamiento de datos en la nube.
  • Profesionales de la ingeniería de datos que deseen dominar la herramienta AWS Glue para administrar y transformar datos de manera eficiente en entornos de Big Data en la nube.
  • Analistas de datos que busquen ampliar sus habilidades en la preparación y limpieza de datos, así como en la creación de flujos de trabajo de orquestación para análisis de datos avanzados.
  • Profesionales de BI que deseen aprovechar AWS Glue para mejorar la calidad y la disponibilidad de los datos utilizados en informes y paneles de control.